Самообучаемые программы должны прервать эру дефицита молекул

Российские разработчики программного решения хотят предложить Большой фарме IТ-систему, страхующую от провалов при R&D, а также позволяющую снизить миллионные издержки. По оценкам аналитиков, это может привести к увеличению числа новых лекарств. Программа должна отбирать и анализировать гигантские объемы информации на стадии выбора «кандидата». В то же время считается, что анализ искусственным интеллектом не будет эффективным без контроля экспертной группы R&D.

Кандидаты на розыск

В фарминдустрии вторую половину 2000-х принято считать эрой дефицита, поскольку тогда начался спад регистрации новых молекул на фоне роста затрат компаний на R&D. По данным отчета Roland Berger Strategy Consultants, с 2000-го по 2010 г. затраты выросли с 20 до 50 млрд долл., но рост издержек не привел к росту числа новых молекул. Некоторые компании оптимизировали затраты за счет сокращения количества исследовательских центров и их сотрудников, что временно повысило результативность.

Очевидно, что производители нуждаются в передовых оптимизационных инструментах. По мнению зам. генерального директора Stada CIS Ивана Глушкова, предикативные модели в разработке лекарственных препаратов сегодня достаточно широко используются в мире, но отечественная разработка ...